1·1、保姆版安装
Anoconda安装（python的一个发行版本）
优点：集成了许多关于python科学计算的第三方库，保姆级别
下载：www.anaconda.com/download/
版本默认64位，py37
√：add anaconda to my path environment variable
√：path设置（F:\python37），也可以默认安装路径
√：暂时skip VSCODE的安装
安装完后，菜单有以下IDE（代码编辑器）
基础运行：
create new project>>existing interpreter(XXX\anaconda\python.exe>>create>>new>>python file
编写代码后，RUN一下就OK
1·2简洁版安装
直冲python官网下载，选择喜欢的版本
2、选择自己喜欢的编译器下载
——小编喜欢用pycharm和notepad++喜欢的同学可以去官网下载——
Download PyCharm: The Python IDE for data science and web development by JetBrains
记得选community版本，cause free
3、库的下载
在PYTHON2>=2.7.9 or python3>=3.4的版本，都自带了pip(安装神器）
操作：windows+r>>cmd>>pip
便可以查看pip版本，后续可以pip万库，(#^.^#)
——or——
如果有pycharm,可以进行以下操作，比较直观
file>>settings>>project>>project interpreter>>+>>搜索要安装的库的名字>>install package
4、虚拟环境virtualenv与Docker容器技术
4.1virtualenv
（作用：实行多个python版本或者环境互相隔离，互不干扰，新手可跳过，暂时用不上）
打开终端：
win+r>>cmd>>pip install virtualenv(安装虚拟环境创造工具）
virtualenv ENV #创建第一个虚拟环境
cd ENV\Scripts
activate #激活
Deactivate #退出——or——
在pycharm的interpreter选择中也可以配置虚拟环境
4.2Docker容器技术
1）简介：Docker是dotCloud公司开源的一个基于LXC的高级容器引擎，基于go语言并且遵从Apache2.0协议开源。多用于应用程序，不包含数据。
2）日志、数据库等放在Docker容器外。存储一般通过外部挂载等方式使用：NFS、ipsan、MFS等 ，docker命令 ，-v映射磁盘分区。
3）作用：Namespace —> 实现Container的进程、网络、消息、文件系统和主机名的隔离。
| A-文件系统隔离： | 每个进程容器运行在一个完全独立的根文件系统里。 |
|---|---|
| B-资源隔离： | 系统资源，像CPU和内存等可以分配到不同的容器中，使用cgroup。 |
| C-网络隔离： | 每个进程容器运行在自己的网路空间，虚拟接口和IP地址。 |
| D-日志记录： | Docker将收集到和记录的每个进程容器的标准流（stdout/stderr/stdin），用于实时检索或者批量检索 |
| E-变更管理： | 容器文件系统的变更可以提交到新的镜像中，并可重复使用以创建更多的容器。无需使用模板或者手动配置。 |
| F-交互式shell： | Docker可以分配一个虚拟终端并且关联到任何容器的标准输出上，例如运行一个一次性交互shell |
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版权声明：关于DOCKER部分介绍，原文请参考下方链接
（本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_61503020/article/details/125456520）
4）下载
(根据自己的系统选择合适的版本）
下载：Install Docker Desktop on Windows | Docker Docs
下载后安装
安装后第一次打开时间会比较长，等页面出来就OK。
5）初运行
下载官方指引新人用的示例文件 ，当然有GIT也可以用代码下载。这里下载的路径要做下笔记。
https://github.com/docker/welcome-to-docker
找到下载的dockerfile文件，复制它的路径
cd \你记住的路径\
docker build -t welcome-to-docker .然后你会得到新建的第一个images
然后：run>>option>>post→8089
run了 第一个container后转到浏览器你会看见官方的恭喜画面，即成功。
5、库的入门——requests
作用：发送网络请求
A:分类：
1）get:从指定的资源请求数据
import requests
baidu="https://baidu.com"
q=requests.get(url=baidu).text
print(q)get到的是HTML源码
2）post：向指定的资源提交要被处理的数据
(httpbin.org 一个简单的 HTTP 请求和响应服务，用 Python + Flask 编写)
import requests
url = "http://httpbin.org/post"
data={'key':'value'}
r = requests.post(url=url, data=data)
r=r.text
print(r)运行结果返回一堆json数据
3）其他用得较少：put/delete/options
GET->查
POST->改
PUT->增
DELETE->删
B:URL的参数传递
（URL不仅是网址，还带查询的字符串，即类似key/value之类的键值），
练习：通过字典或者字符串传参。
mport requests
#参数设定
payload={'key1':'value1','key2':'value2'}
#若key对应多个value:payload={'key1':'value1','key2':['value2','value3']}
r= requests.get('http://httpbin.org/post',params=payload)
print(r.url)
C: 设置超时
超时会报错断开
r= requests.get('http://github.com',timeout=0.5)
D：设置请求表头
(这个在小编的Python学习笔记（1）应用过）
import requests #引用requests库
import re
#模拟浏览器访问强求，在谷歌浏览器输入about:version即可获取
headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}
#将网址赋值给变量url
url='https://www.baidu.com/s?rtt=1&bsst=1&cl=2&tn=news&rsv_dl=ns_pc&word=%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%B7%B4%E5%B7%B4'
#通过requests库的get()函数访问该网址，通过.text获取网页源代码的文本内容
res=requests.get(url,headers=headers).text
#print(res) #打印输出获取的网页源代码
